Correlation
簡單英語中的複合對稱是什麼？
我最近意識到，當將混合模型的相關結構設置為複合對稱時，僅將主體作為隨機因素而其他因素作為固定因素的混合模型等效於 ANOVA。
因此，我想知道在混合（即裂區）方差分析的背景下，複合對稱意味著什麼，最好用簡單的英語解釋。
除了複合對稱性之外
lme，還提供了其他類型的相關結構，例如
corSymm一般相關矩陣，沒有額外的結構。或不同類型的空間相關性。
因此，我有一個相關的問題，在設計實驗的背景下可能建議使用哪些其他類型的相關結構（具有受試者之間和受試者內的因素）？
如果答案可以指向不同相關結構的一些參考，那就太好了。
複合對稱性本質上是“可交換的”相關結構，除了對總方差進行特定分解。例如，如果您有該主題的混合模型在集群中回复，，只有集群的隨機攔截
在哪裡是集群具有方差的隨機效應和是主題在集群中帶有方差的“測量誤差”和是獨立的。該模型隱含地指定了同一簇中觀測值之間的複合對稱協方差矩陣：
請注意，複合對稱假設意味著集群的不同成員之間的相關性是.
在“簡單的英語”中，您可能會說這種協方差結構意味著集群的所有不同成員都彼此同等相關，並且總變異，，可以劃分為“共享”（集群內）組件，和“非共享”組件，.
編輯：為了幫助理解“簡單的英語”，考慮一個例子，其中個人聚集在家庭中，這樣表示主語在家庭中回复。在這種情況下，複合對稱假設意味著可以劃分為一個家庭內的變異，，以及家庭之間的差異，.